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AI游戲投資的荒誕真相

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祛魅AI游戲。

整理/林致

前天(11月26日),葡萄君參加了43 College與易論Al聯(lián)合發(fā)起的線下沙龍43 Talks。會(huì)上,前經(jīng)緯創(chuàng)投投資人、播客《屠龍之術(shù)》主理人莊明浩帶來了一場(chǎng)題為《當(dāng)我們?cè)谡務(wù)揂I游戲時(shí),我們到底在談?wù)撌裁??》的分享?/p>


在分享中,他按三層邏輯拆解了“AI游戲”的話題:

首先厘清概念,我們必須確定什么才算是“游戲”,以及我們期待的“AI游戲”指的是什么。

其次是看當(dāng)下那些被稱為AI游戲的項(xiàng)目,究竟是在做生產(chǎn)工具,還是在探索玩法創(chuàng)新。

最后回到投資邏輯,在短期內(nèi)難以驗(yàn)證的賽道里,資本主要靠創(chuàng)始人的背景和能力做判斷,這也讓市場(chǎng)偏差被放大。

他給出的暴論是:短期內(nèi),所有AI游戲項(xiàng)目都無法被證偽,所以投資人選擇項(xiàng)目的時(shí)候唯一可依賴的就是人。然而,很多創(chuàng)業(yè)者靠“人”雖然能拿到多輪融資,但一旦項(xiàng)目公開,通常結(jié)果都是“見光死”。

他談的或許并不是一條賽道,而是一種處境。我們正處在一個(gè)判斷失效的周期,而游戲行業(yè)之所以成為風(fēng)暴眼,或許只是因?yàn)樗绕渌袠I(yè)更早暴露了這種不可靠性。

以下為分享內(nèi)容整理,為便利閱讀,內(nèi)容有所調(diào)整。


我是莊明浩,有一檔自己的播客《屠龍之術(shù)》。我今天的題目是:當(dāng)我們?cè)谡務(wù)揂I游戲時(shí),我們到底在談?wù)撌裁??確定這個(gè)主題之后,我一直在想到底該聊什么。

過去三年里,隨著AI的發(fā)展,不斷有人提起“AI游戲”這個(gè)概念,但即使到了今天,在ChatGPT發(fā)布即將滿三年的時(shí)間點(diǎn),業(yè)內(nèi)其實(shí)仍在討論很多基礎(chǔ)概念。所以我才用了這個(gè)標(biāo)題——結(jié)果還撞題了,后面我會(huì)說撞到誰。


這是演講里常見的一類標(biāo)題,主要是用來收束主題、界定概念,看清現(xiàn)在到底發(fā)生了什么。

我把內(nèi)容分成三個(gè)部分:

第一部分是把問題縮窄到一個(gè)狹義的概念定義上——我們說的“游戲”到底是什么?或者說,我們期待的那種AI游戲到底是什么?定義清楚之后,再回頭看目前市場(chǎng)上實(shí)際發(fā)生了哪些事情,誰在做什么。

第二部分是當(dāng)前的產(chǎn)品實(shí)踐。

第三部分則是我熟悉的老本行——我們這些投資人是怎么用錢給創(chuàng)業(yè)者投票的,大家的投資邏輯是什么。


先從第一部分,也就是概念的定義開始。

AI一路走來總共幾十年,但過去三年里,所有人突然非常直觀地感受到它的飛躍。

AI的歷史可以追溯到1940年代末,當(dāng)時(shí)科學(xué)家就開始研究這個(gè)方向。在深度學(xué)習(xí)之前,是神經(jīng)網(wǎng)絡(luò);再往前是機(jī)器學(xué)習(xí);最早的AI是基于規(guī)則的。

從今天的ChatGPT,往前推到GPT-3.5,再到GPT-3,GPT-3的底座又是Transformer架構(gòu)。直到現(xiàn)在,主流大模型依然是基于這個(gè)架構(gòu)。


為什么要放這張圖?因?yàn)橥瑯?,游戲里的AI也不是今天才有的。AI和游戲結(jié)合的歷史一樣長(zhǎng)。

最早的例子,比如《吃豆人》。你回想一下,那四個(gè)顏色不同的幽靈敵人,它們的策略是怎么定的?有些接近你三格會(huì)開始抖動(dòng),有些六格才反應(yīng),有些一格時(shí)會(huì)變策略。這些策略本質(zhì)上也是一種廣義的“AI”。而《吃豆人》這個(gè)游戲都多少年了。

再舉一個(gè)更現(xiàn)實(shí)的例子:如果大家玩過體育游戲,比如FIFA。你在踢球時(shí),隊(duì)友的跑位、對(duì)手的跑位,對(duì)手是上搶還是后撤,是伸腳還是滑鏟,這些行為背后也都是策略系統(tǒng)——嚴(yán)格來說,這也是游戲里的AI。


我們把問題再收束一下,聚焦到最近這三年。我們現(xiàn)在討論的“AI游戲”里,AI指的到底是什么?

打個(gè)德州撲克的比方,當(dāng)我們談?wù)揂I時(shí),主桌上的玩家應(yīng)該是誰?

首先,毫無疑問是自然語言模型。直到今天,大語言模型依然是核心。在Transformer出來之后,行業(yè)里就有人說:當(dāng)機(jī)器掌握了語言,通用人工智能的門就打開了。所以這一輪AI的代表,是自然語言模型。

同時(shí),過去兩年編程模型發(fā)展非???,有一派認(rèn)為編程語言是自然語言的子集,也有人認(rèn)為它是一套構(gòu)建虛擬世界的關(guān)鍵語言,所以它可能也在主桌上。按照Anthropic創(chuàng)始人的說法,12個(gè)月內(nèi)我們可能會(huì)進(jìn)入一個(gè)“AI能寫所有代碼”的時(shí)代,而近一個(gè)月內(nèi),AI在代碼上的進(jìn)展又進(jìn)一步加速。

第三張是多模態(tài)。最近最熱的詞叫“世界模型”。在我看來,多模態(tài)正在經(jīng)歷從圖片、視頻、語音、三維這些局部戰(zhàn)場(chǎng)向統(tǒng)一戰(zhàn)場(chǎng)的收斂,這個(gè)統(tǒng)一戰(zhàn)場(chǎng)就是世界模型。


李飛飛老師的創(chuàng)業(yè)公司前陣子發(fā)了他們的第一代測(cè)試產(chǎn)品:一張圖或一段文字就能生成一個(gè)虛擬世界。

她在采訪里提到一句話讓我印象很深——她的老同學(xué)打電話問她:“我有恐高,用你這個(gè)產(chǎn)品生成的世界,我能玩嗎?”李飛飛笑了笑,說:“可能我們真的在建造真實(shí)的‘硅基世界’?!?/p>

所以,這一輪我們?cè)谟懻摰腁I,大概就是這些要素。我們把問題從幾十年的AI演進(jìn),收束到最近三四年的階段,把范圍限定在語言模型和多模態(tài)這一類生成式AI。

接下來問題就是:在這樣的技術(shù)背景下,游戲要怎么和它結(jié)合?這可能是我們當(dāng)前討論AI游戲時(shí),最核心的概念定義問題。


我們現(xiàn)在最直接能看到的,就是AI作為生產(chǎn)工具開始滲入游戲的生產(chǎn)流程,比如AI做圖、AI 3D素材、AI 美術(shù)資源、AI Coding。


如果再細(xì)分,每一個(gè)功能都能拆得更細(xì)。這兩張圖是Google Cloud去年大會(huì)上發(fā)布的,把游戲的生產(chǎn)、營(yíng)銷、玩家體驗(yàn)分別拆開,每個(gè)環(huán)節(jié)能用哪些AI功能,再通過難度和成本分為四個(gè)象限。

這兩張圖的內(nèi)容本身沒那么重要,重要的是時(shí)間——這是2024年9月的東西,也就是一年多之前。當(dāng)一個(gè)東西能被云廠商總結(jié)成PPT放出去,就代表它已經(jīng)不是新鮮事,已經(jīng)變成通用能力,基本上所有公司都在用。


差不多同一時(shí)間,我的朋友做的“特工宇宙”公眾號(hào)和我聊過一次AI游戲。當(dāng)時(shí)的標(biāo)題是“AI游戲還是游戲AI,似乎都踏馬很難”,后者更像AI作為生成工具的那部分,而無論怎么分,在2024年9月那個(gè)時(shí)點(diǎn)其實(shí)都很難。

過去一兩年里,如果大家關(guān)注上市公司,會(huì)發(fā)現(xiàn)各家游戲公司的財(cái)報(bào)里一直在強(qiáng)調(diào)一個(gè)關(guān)鍵詞——AI中臺(tái)。


上面這張圖是三七互娛和愷英網(wǎng)絡(luò)。他們能做的事就是剛才講的那些:生產(chǎn)端、營(yíng)銷端、各種素材、icon、功能模塊??梢哉f,AI已經(jīng)完整滲透到各家的生產(chǎn)管線里。

今天規(guī)模稍大的成熟游戲公司基本都在用,尤其美術(shù)這一塊特別明顯。比如現(xiàn)在2D場(chǎng)景美術(shù)其實(shí)AI的滲透率已經(jīng)很高。

但講到這里,從廣義AI到廣義游戲,再到狹義的“AI融入生產(chǎn)管線”,這個(gè)故事都還不夠Sexy。大家期待的絕對(duì)不僅僅是這樣。所以我們還得再收窄問題,把前面寬的維度放掉,把漏斗往下收。


大家期待中的所謂AI native game,關(guān)注點(diǎn)應(yīng)該是玩法層面的事情。也就是說,我們討論的AI游戲,尤其是很多人幻想中的極端狀態(tài)、理想狀態(tài),討論的是玩法,而不是生產(chǎn)工具。

那我們就看當(dāng)下的時(shí)間點(diǎn),游戲行業(yè)本身發(fā)展到了什么程度。第一,只從行業(yè)角度看,全球游戲市場(chǎng)規(guī)模已經(jīng)到達(dá)幾千億美元,中國(guó)大概三千億。


第二,頭部廠商現(xiàn)在強(qiáng)調(diào)的都是極致的工業(yè)化。

一個(gè)項(xiàng)目動(dòng)輒幾百、上千人的團(tuán)隊(duì),花幾年做一款游戲已經(jīng)是常態(tài)。獨(dú)立團(tuán)隊(duì)和小團(tuán)隊(duì)則開始追求極致創(chuàng)意,因?yàn)槿庋劭梢姷念愋秃屯娣?,已?jīng)被反復(fù)嘗試了很多年。要么走向極致工業(yè)化,要么走向極致創(chuàng)意。

今天的游戲是絕對(duì)意義上的商品。之前大家還討論過它到底是商品還是藝術(shù),但在我們當(dāng)前的討論范圍里,它更接近商品。同時(shí),它在提供商品價(jià)值之外,也提供了更多服務(wù)性質(zhì)的體驗(yàn)。這是游戲行業(yè)現(xiàn)在的發(fā)展?fàn)顟B(tài)。

為什么要在這個(gè)時(shí)間點(diǎn)強(qiáng)調(diào)這些?因?yàn)槲液竺鏁?huì)說一句話:當(dāng)下做AI娛樂項(xiàng)目的很多創(chuàng)始人,對(duì)游戲本身缺乏敬畏,忽略了游戲作為成熟商品和服務(wù)的這一層。

我們繼續(xù)看當(dāng)下游戲行業(yè)的樣子。去年,中國(guó)音數(shù)協(xié)發(fā)布了一份行業(yè)規(guī)范,用來定義游戲的類型結(jié)構(gòu)。它把游戲的類型拆成幾個(gè)維度:題材、玩法、來源、技術(shù)展現(xiàn)形式、創(chuàng)作性質(zhì)、玩家規(guī)模,甚至玩家規(guī)模都有明確劃分。


我們不必細(xì)看全部?jī)?nèi)容,我舉一個(gè)維度:題材。如果把題材列表展開,會(huì)看到很多熟悉和不熟悉的分類,玄幻、修仙、武俠、魔幻、異世界、穿越、宮廷、西游、三國(guó)……這是它用來分類的方法。

剛才我們已經(jīng)把討論收束到了“玩法”這個(gè)層面,那就來看在這個(gè)層面上,官方對(duì)于玩法的劃分是什么樣的。


上表將游戲玩法分成16大類,有些大類下面還有小類。比如第一類叫角色扮演,又分回合制、即時(shí)制、放置。第二類叫競(jìng)技,又分沙盒、MOBA、非對(duì)稱。后面還有策略、卡牌、棋牌、塔防、消除等各種分類。如果你打游戲,你知道它們?cè)谡f什么。

但當(dāng)你看到這種分類方式,包括上一頁的題材分類,你會(huì)開始有疑問:這種劃分方式真的能把游戲分清楚嗎?因?yàn)樗坪鹾芏嘤螒蚍旁谀囊活惗颊f得過去。

這又引出一個(gè)問題——我們把“玩法”換成英文單詞gameplay,會(huì)遇到一個(gè)沒法回答的問題:gameplay到底是什么?什么樣的東西才能被稱為玩法?


然后你會(huì)發(fā)現(xiàn),現(xiàn)在的“玩法標(biāo)簽”已經(jīng)不是玩法本身,而是對(duì)玩法的標(biāo)簽描述。它包含的信息太多了,不再是單純的玩法描述。

比如前幾年很熱的“二次元”。二次元是玩法嗎?顯然不是,它更多是世界觀、美術(shù)風(fēng)格。

最近最熱的“搜打撤”,它偏向玩法層面,但這個(gè)詞本身肯定不在前面的官方分類里,它是不是又含著別的因素?我 們更熟悉的“吃雞”,它更像是玩法,但“吃雞”能描述這個(gè)玩法的全部嗎?

而UGC,本來是用來形容社交平臺(tái),現(xiàn)在也被用來形容游戲。玩家是在“玩UGC”嗎?它看起來是在強(qiáng)調(diào)平臺(tái)和內(nèi)容來源的問題。

所以今天在討論“gameplay”這個(gè)事情時(shí)也出現(xiàn)了問題。我們?cè)瓉硪呀?jīng)把范圍縮到很窄,想探討“新技術(shù)怎么和游戲玩法結(jié)合”。但問題變成了:玩法是什么?我無法定義。

這就出現(xiàn)一個(gè)暴論:短期內(nèi),如果把AI游戲當(dāng)成一個(gè)真正意義上的分類、給它一個(gè)清晰的邊界,這件事不太可能實(shí)現(xiàn)。五年后會(huì)不會(huì)有一個(gè)類目叫“AI游戲”?我仍然覺得短期內(nèi)不太可能。


再回顧歷史經(jīng)驗(yàn)。商業(yè)化游戲行業(yè)里,那些新標(biāo)簽、那些新出現(xiàn)的玩法描述,往往來自舊標(biāo)簽的排列組合,再加一點(diǎn)微創(chuàng)新。它是遞進(jìn)式創(chuàng)新,不是憑空出現(xiàn)一個(gè)完全沒見過的東西。


比如最典型的射擊類。最早第一人稱射擊有CS,后來加了吃雞玩法出現(xiàn)“吃雞”,現(xiàn)在再加資源爭(zhēng)奪出現(xiàn)“搜打撤”。MOBA也是來自RTS的演化。

所以,如果我們硬要總結(jié),歷史上這些新的標(biāo)簽,大多是舊標(biāo)簽的排列組合加微創(chuàng)新。

那么,把行業(yè)里已經(jīng)存在的舊標(biāo)簽,拿出來排列組合,再加上AI去承擔(dān)“微創(chuàng)新”的角色,創(chuàng)造出來的新東西,也就是所謂的“AI游戲”。

但這里出現(xiàn)一個(gè)悖論:為什么微創(chuàng)新一定要由AI來承擔(dān)?別的東西不行嗎?當(dāng)然也行。今天所有在做游戲的人都在做類似的事情,本質(zhì)上就是在不斷演進(jìn)。AI只是因?yàn)楝F(xiàn)在熱,更容易融資、更容易被關(guān)注,所以被放在這個(gè)位置,但這并不是標(biāo)準(zhǔn)答案。


我們把問題的定義描述清楚了,我的演講也剛好走到一半。

接下來進(jìn)入第二部分:當(dāng)前實(shí)驗(yàn)性的產(chǎn)品實(shí)踐。我們不預(yù)設(shè)他們的方向?qū)Σ粚?duì),只看當(dāng)下這個(gè)時(shí)間點(diǎn)創(chuàng)業(yè)公司和各類團(tuán)隊(duì)在做什么。


前面說過,要從舊標(biāo)簽里挑東西,再加微創(chuàng)新。

那第一步就是“挑什么”。你去看各種AI游戲的新聞和項(xiàng)目,會(huì)反復(fù)看到一些相同的舊標(biāo)簽:沙盒、Roguelike、編輯器、跑團(tuán)、解謎、文字冒險(xiǎn)、狼人殺、各種“xx殺”……為什么挑它們?因?yàn)榇蠹移毡檎J(rèn)為這些標(biāo)簽更容易和AI結(jié)合,比較順。


有些項(xiàng)目只挑一個(gè),有些挑好幾個(gè)做排列組合。你去看今天所有能搜到的AI游戲報(bào)道,基本都能把這些標(biāo)簽套上去。

雖然都是“微創(chuàng)新”,但它也有“微微創(chuàng)新”和“微創(chuàng)新”的差別。最簡(jiǎn)單的,就是大家都能看到的那種:比如NPC,用AI做NPC;比如蛋仔里做三維素材生成,它本身是UGC,所以這個(gè)功能不只服務(wù)生產(chǎn)端,也服務(wù)玩家的玩法。它算是玩法端和消費(fèi)端,而不只是開發(fā)流程。我覺得這些都只能叫“微微微創(chuàng)新”。


那什么樣的團(tuán)隊(duì)有資格、或者說有奢侈的條件做真正的創(chuàng)新?

創(chuàng)新本身是奢侈的,需要最多的錢、人力、不確定性和容忍錯(cuò)誤的能力。最有錢的人,理論上就最有資格“任性”地創(chuàng)新。

所以我們?nèi)タ匆豢?,?dāng)下市場(chǎng)上真正有錢的團(tuán)隊(duì)在做什么。我挑了兩家代表性的公司:米哈游和元象。


米哈游在這個(gè)方向上幾乎是無限預(yù)算,沒有商業(yè)化壓力,因?yàn)槭莿?chuàng)始人自己擔(dān)項(xiàng)目負(fù)責(zé)人。他不需要向誰交代,沒有上市壓力,沒有盈利壓力,可以完全任性地去嘗試。

他們最近在測(cè)試的一款產(chǎn)品,是偏對(duì)話性質(zhì)的解謎游戲。你可以和NPC做各種對(duì)話,然后根據(jù)你的對(duì)話幫助Stella逃離星球。游戲畫面基本就是兩種:一種是左下角的場(chǎng)景,一種是右邊的聊天框。你會(huì)覺得它似乎方向?qū)?,但離我們想象中的“創(chuàng)新”又有點(diǎn)遠(yuǎn)??赡芤仓皇俏?chuàng)新。


不過這只是一個(gè)例子。他們最近又發(fā)了一個(gè)新作的30分鐘UE5開放世界真機(jī)演示。大家能看到各種爆炸特效,畫面非常震撼,也確實(shí)體會(huì)到這家公司有錢,能做這樣的嘗試。

在這個(gè)視頻里,有一幀我注意到一個(gè)細(xì)節(jié):場(chǎng)景中的一條警戒帶,上面印著一句話——attention is all you need。知道AI的人都知道這篇論文的意義。開啟了這一輪AI潘多拉魔盒的論文標(biāo)題,被印在游戲場(chǎng)景里,不知道是惡趣味,還是他們真的在埋線索,但至少,它出現(xiàn)在那里了。

這就是米哈游的嘗試。


然后說到元象的嘗試。元象的創(chuàng)始人原來是騰訊AI Lab的負(fù)責(zé)人。這家公司成立大約在2019年到2020年左右,也就是說,它的成立并不是這一輪AI爆火時(shí)期,而是成立于上一波爆火的關(guān)鍵詞——元宇宙。它是那一波最具代表性的公司之一。

因?yàn)閯?chuàng)始人背景,當(dāng)時(shí)公司做的是AI NPC。由于元宇宙的爆火,加上2021年的一場(chǎng)瘋狂融資,這家公司在chatGPT爆火前,就已經(jīng)拿了幾億美元。元宇宙泡沫破掉之后,公司賬上仍有幾億現(xiàn)金,沒有人對(duì)它施加太多壓力或期待。上一代元宇宙敘事下的AI NPC故事結(jié)束了,但真正的AI到來了,于是這家公司開始做自己的AI游戲。

他們推出的游戲叫《昭陽傳》。它是一個(gè)基于對(duì)話式、架空歷史題材的游戲。我不知道該如何精確定義它,但它代表了這些有錢、任性的廠商的選擇。


這里我們反復(fù)提到了一個(gè)關(guān)鍵詞:元宇宙。上一代元宇宙的時(shí)候,我還在做投資。這個(gè)概念似乎已經(jīng)過時(shí)了,但隨著世界模型技術(shù)的到來,這個(gè)詞好像又被大家重新提起了。

所以似乎,AI游戲理想中的終極敘事,又因?yàn)榧夹g(shù)的爆發(fā),被推到了前沿。那么我們距離這個(gè)理想有多遠(yuǎn)呢?

我最近看到一個(gè)有趣比喻。一個(gè)美國(guó)技術(shù)評(píng)測(cè)人員,把AI的技術(shù)能力分檔:最差的只是簡(jiǎn)單工具使用,最牛逼的則具有人類常識(shí)認(rèn)知。他的測(cè)試場(chǎng)景是,讓AI agent充當(dāng)賣DIY電腦的客服,面對(duì)真實(shí)用戶問題進(jìn)行回答。最后,他畫了一張圖,指出即便最強(qiáng)的模型已經(jīng)有一定嘗試,但距離人類理想狀態(tài)仍然太遠(yuǎn)。


如果把這個(gè)比喻套到AI游戲領(lǐng)域,也很合適。AI游戲在逐步推進(jìn),符合邏輯,但距離理想的終極狀態(tài),還有很大差距。

除了用游戲走向終極,市場(chǎng)上還有另一條路徑:AI社交與陪伴。我們的公司也做類似嘗試。在各種榜單上,你會(huì)發(fā)現(xiàn)很多公司都在做AI社交或陪伴產(chǎn)品。例如a16z的排行榜前50個(gè)應(yīng)用里,大約有12個(gè)是陪伴類型的。


硬要提的話,今年上半年大家會(huì)提到一家公司,是法國(guó)團(tuán)隊(duì)做的小外星人陪伴應(yīng)用。在國(guó)內(nèi),也有一些公司在做,比如林間療愈室、EVE(愷英投資的AI女友/男友項(xiàng)目)。美團(tuán)、昆侖、作業(yè)幫、元象、西湖心辰,他們都有類似AI社交陪伴產(chǎn)品。


但到目前為止,這條路徑基本上全軍覆沒。正如公眾號(hào)“特工宇宙”在11月16日寫的一篇文章《復(fù)盤AI陪伴的消亡史:我們究竟做錯(cuò)了什么?》,文章中列出的項(xiàng)目幾乎全部失敗。


今年7月7日,我和一位嘉賓的合伙人聊天時(shí)提到幾個(gè)所謂的AI游戲創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目。他評(píng)價(jià)道:這些人對(duì)做游戲缺少敬畏——即缺少對(duì)游戲作為創(chuàng)作與產(chǎn)品的尊重。

早在2023年底,我做過一張討論元宇宙“墳?zāi)埂钡腜PT。當(dāng)時(shí),COCOS引擎創(chuàng)始人王哲說:用引擎做出來的、有勝利條件的叫游戲,沒有勝利條件的統(tǒng)稱為元宇宙。結(jié)果顯示,很多元宇宙社交和陪伴項(xiàng)目最終失敗,全軍覆沒。事實(shí)有時(shí)候就是如此赤裸裸。


看完當(dāng)前時(shí)間點(diǎn)的產(chǎn)品之后,我們?cè)僬勍顿Y角度。


短期內(nèi),所謂理想的AI游戲或AI陪伴,是不可能實(shí)現(xiàn)的。也就是說,目前的項(xiàng)目邏輯無法被證偽,無論是正向還是負(fù)向。某種意義上,今天做這些項(xiàng)目的創(chuàng)業(yè)者說什么都是對(duì)的,因?yàn)槎虝r(shí)間內(nèi)無法驗(yàn)證對(duì)錯(cuò)。那么投資人該如何決策?


我曾經(jīng)在23年整理了一頁P(yáng)PT,總結(jié)了當(dāng)時(shí)AI游戲和社交娛樂相關(guān)項(xiàng)目的狀態(tài),以及未來可能的發(fā)展路徑。以AI陪伴為例,像Character.ai這類社交AI(而非AI游戲)、斯坦福小鎮(zhèn)等項(xiàng)目,它們的留存情況是否能支撐平臺(tái)運(yùn)營(yíng)?現(xiàn)有的變現(xiàn)手段能否覆蓋成本?是否存在路徑依賴問題?這些都是當(dāng)時(shí)提出的問題,今天仍然適用。


右側(cè)的內(nèi)容是吳炳見(心資本合伙人)在2023年11月13日的總結(jié):當(dāng)下基于大模型的ToC創(chuàng)業(yè)項(xiàng)目大致分三類——ChatGPT變體、Character.ai變體、斯坦福小鎮(zhèn)變體。

這些PPT是在2023年做的,但你會(huì)發(fā)現(xiàn)這些PPT放到今天好像依然適用。

第二個(gè)暴論是:在邏輯層面上,我們無法對(duì)一個(gè)項(xiàng)目進(jìn)行明確的論證和評(píng)述,因此唯一可依賴的就是“看人”??慈说臅r(shí)候,需要關(guān)注兩點(diǎn):一是創(chuàng)始人的背景,二是他們現(xiàn)在做的事情是否與其背景匹配,從而決定投資。

表面上看,這句話是廢話,但實(shí)際上它描述了早期投資的核心邏輯——早期VC本質(zhì)上就是看人。


舉例來說,一些行業(yè)內(nèi)有經(jīng)驗(yàn)的創(chuàng)始人正在做的事情包括:

原巨人的CEO吳萌做了MiAO,開發(fā)AI 3D游戲引擎,或者游戲城世界;前臉萌的創(chuàng)始人,在公司被收購(gòu)后離開臉萌,創(chuàng)辦了類似蛋仔的游戲項(xiàng)目,但最終停掉;網(wǎng)易云音樂原創(chuàng)始人王詩沐,在做3D生成的AI類似Character.ai的產(chǎn)品。


這些案例說明,早期投資很大程度上依賴于創(chuàng)始人的背景,這些人因?yàn)檫^去的成就,天然獲得投資者信任。

但這也形成了一種詛咒:他們對(duì)終極目標(biāo)懷有執(zhí)念,所以會(huì)不斷嘗試和推進(jìn)這些項(xiàng)目。

第三個(gè)暴論是:因?yàn)橥顿Y主要看人,加上短期內(nèi)項(xiàng)目無法被證偽,創(chuàng)業(yè)者靠“人”這個(gè)因素就能拿到多輪融資。然而,很多項(xiàng)目一旦公開產(chǎn)品,就會(huì)“見光死”。在少數(shù)沒有完全失敗的情況下,這些項(xiàng)目變得稀缺,因此受到追捧。市場(chǎng)由供需雙方?jīng)Q定,而不是由對(duì)錯(cuò)決定。


舉個(gè)例子,一位創(chuàng)業(yè)者在2024年底說過:他的團(tuán)隊(duì)賬上利息收入足夠養(yǎng)活團(tuán)隊(duì),因?yàn)樵缙谕顿Y者不確定投什么,看到牛逼的人就投一點(diǎn),大家跟投。團(tuán)隊(duì)規(guī)模十幾到二十人,不做基礎(chǔ)模型訓(xùn)練,不花大錢,一年成本約500萬人民幣(包括人力和少量算力投入),融到2000萬美元以上,利息就能維持運(yùn)營(yíng),所以沒有急迫性。這樣的情況并非個(gè)例。


此外,還有一些零散的表達(dá)可以佐證這個(gè)現(xiàn)象:

我在即刻上發(fā)布過標(biāo)題圖后,一位投資朋友杰森評(píng)論:“往游戲里摻AI,往AI里摻游戲”,有些產(chǎn)品非游戲也被稱為游戲。能對(duì)應(yīng)上我今天說的所有事情對(duì)吧?

這張圖是來自于一個(gè)播客的對(duì)話,這檔播客采訪了某個(gè)類似斯坦福小鎮(zhèn)的項(xiàng)目的創(chuàng)始人,他提到商業(yè)化測(cè)算基于現(xiàn)有MMO的DAU和收入指標(biāo),我評(píng)論了“simple”。

第三張圖是黃叔對(duì)一個(gè)創(chuàng)業(yè)團(tuán)隊(duì)的評(píng)價(jià)。 他們?cè)谛袠I(yè)非常知名,此前一直沒有放出產(chǎn)品,最近在測(cè)試新的產(chǎn)品。黃叔了解了他們的新產(chǎn)品后,說這個(gè)人“想清楚了”。我一看,“想清楚”就想成這個(gè)樣子。他們說要賣皮膚,要賣故事,我一聽,“天哪,暖暖是你隨便學(xué)就能學(xué)得會(huì)的嗎?”


最后這一段,是我在2024年9月份跟特工宇宙聊的那篇文章的結(jié)尾。


從結(jié)論上來說,純業(yè)務(wù)的探討,在今天這個(gè)時(shí)間點(diǎn)是沒有任何意義的,因?yàn)榱牟磺宄?。盤邏輯沒有辦法證偽。

投資人最終關(guān)注的只是創(chuàng)始人之前做過什么、個(gè)人價(jià)值多少。這個(gè)現(xiàn)實(shí)在江湖上是普遍存在的,沒有絕對(duì)對(duì)錯(cuò)。這些在做的創(chuàng)業(yè)者不知道嗎?大家都知道,但只能說存在的就是合理的,沒有什么對(duì)錯(cuò)。

最后,推薦一期播客:小寧主持的405游局,她采訪了當(dāng)時(shí)在上海從事AI游戲投資與孵化的優(yōu)秀創(chuàng)始人,包括前NExT Studio總經(jīng)理沈黎、原沐瞳創(chuàng)始人Justin。他們討論了當(dāng)下AI游戲領(lǐng)域的現(xiàn)狀及創(chuàng)業(yè)公司策略,他們的第一期內(nèi)容與我今天的演講內(nèi)容高度契合。

這次分享的PPT可以在我的播客《屠龍之術(shù)》中找到,謝謝大家。


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